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EUVIP 2019, 8th European Workshop on Visual Information Processing 28/10/2019 31/10/2019 Rome Italie Proceedings IEEE
nom du congrès :
EUVIP 2019, 8th European Workshop on Visual Information Processing
début du congrès :
28/10/2019
fin du congrès :
31/10/2019
ville du congrès :
Rome
pays du congrès :
Italie
site des actes du congrès :
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Titre : Saliency and Burstiness for Feature Selection in CBIR Type de document : Article/Communication Auteurs : Kamel Guissous , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet
Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2020 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : EUVIP 2019, 8th European Workshop on Visual Information Processing 28/10/2019 31/10/2019 Rome Italie Proceedings IEEE Importance : pp 111 - 116 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] analyse visuelle
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes IGN] saillance
[Termes IGN] zone saillante 3DRésumé : (auteur) The paper addresses the problem of visual feature selection in content-based image retrieval (CBIR). We propose to study two strategies: the first one is using visual saliency, that selects the most salient features of the image and the second one exploits burstiness, that detects and processes the repeated visual elements in the image. To detect and describe the visual features in images, we rely on a deep local features approach based on convolutional neural network. The two strategies are evaluated for image retrieval on different datasets, according to two criteria: quality of retrieval and volume of manipulated features. Numéro de notice : C2019-027 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/EUVIP47703.2019.8946126 Date de publication en ligne : 02/01/2020 En ligne : https://ieeexplore.ieee.org/document/8946126 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94521
